La detección de una crisis consta de dos etapas principales: la extracción de características y una etapa de clasificación basado en un aprendizaje automático, con el fin de caracterizar y cuantificar eventos de crisis o eventos de no-crisis. Usando los mismos datos de entrada, nuestro modelo [Q] fue comparado con dos modelos similares del estado del arte que trabajan también sobre todos los ritmos cerebrales con una longitud de ventana de 2 segundos y solapamiento del 50%: [S] Shoeb et al [1]}, [2]} Usando una ventana rectángular, la extracción de características se realiza a través del calculo de las diferencias de energía a nivel espectral/espacial y su relación espectral/temporal
utilizando una wavelet Daubechies (dB4) con 6 escalas junto con la densidad espectral de potencia. [C] Chan et al. [3]} Usando una ventana Hamming, la extracción de características se estiman a través del espectro de potencia usando la transformada de Fourier (FFT) junto con un periodograma.
Ambos modelos usan un clasificador basado en máquinas de vectores de soporte (SVM). Cabe resaltar que en esta comparación a pesar de que la extracción de características tiene algunas diferencias y la etapa de clasificación es distinta, permite contrastar metodologías similares y el costo computacional que puede ser crucial en implementaciones en tiempo real. Por ejemplo una solución óptima para el clásico clasificador SVM implica una complejidad del orden de \(n^2\)  o \(n^3\)  productos, donde \(n\)  es el tamaño del conjunto de datos, el cual por lo general es grande cuando se analizan señales EEG [4]}, [5]}, mientras que para un clasificador lineal la complejidad es del orden \(mn + mt + nt\) , donde \(m\)  es el número de muestras, \(n\)  es el número de características y \(t = min(m, n)\)  [6]}.
